星敏感器测量模型及其在卫星姿态确定系统中的应用

星敏感器是卫星高精度姿态测量的重要部件，如何正确建立其测量误差模型是影响姿态确定精度的关键因素。本文推导出星敏感器三轴姿态测量误差的方差计算公式，对测量误差的性质进行研究，揭示了在星敏感器三轴测量中，光轴测量精度劣于根据另两轴测量所确定的光轴指向精度。在此基础上提出了新的星敏感器测量模型，给出改进的姿态滤波器观测方程，减小了观测误差，由此可以进一步提高姿态确定的精度。本文方法不仅适用于通常使用的双星敏感器姿态确定系统，也可独立地应用于只带单个星敏感器的姿态确定系统。     

实践四号卫星姿态测量系统与数据处理

采用太阳敏感器和磁强计构成卫星姿态测量系统实践四号卫星自旋轴相对太阳矢量,地磁矢量的方位以确定卫星相对于惯性空间的方位和卫星自旋转速,以及卫星章动信息,并给出了数据处理算法和结果。     

卫星姿态控制系统自主故障诊断与重构

以某极轨对地观测卫星为背景，分析了姿态控制系统中单机部件出现故障时，系统将会出现的状态态变化情况，找出故障部件的判定方法，；提出采用产生式规则与框架的混合知识表示结构，描述系统及其故障特点，并提出了系统发生故障时，故障部件的自主隔离，、备份部件的自主切换和系统重构方案，仿真初步验证了该方案的可行性。     

联邦滤波器在卫星姿态估计中的应用

本文介绍了由惯性器件、GPS姿态传感器、太阳敏感器、地球敏感器组成的卫星姿态测量系统 ,利用联邦滤波器对载体姿态进行分散化估计 ,计算机仿真表明该方案不仅有与集中滤波器相当的精度 ,且容错性好。在本文给出的系统中 ,选取不同的信息分配因子进行联邦滤波器的设计 ,可以获得不同的子滤波器性能 ,以利于故障诊断。     

采用简化滤波器思想的卫星姿态确定系统故障诊断

针对星上计算机运算资源有限的问题,为了降低卫星姿态确定系统故障诊断的运算量,提出一种基于卡尔曼滤波器的故障检测与分离方法。该方法首先基于卫星姿态运动方程设计了一种加性卡尔曼滤波器,然后将卡尔曼滤波器与简化观测器思想相结合,进一步提出一种采用简化滤波器思想的姿态敏感器故障诊断律。所提出的故障诊断方法既可以实现对陀螺故障的检测与分离,又能够诊断星敏感器的故障。此外,该方法只利用一个滤波器即可实现故障检测与分离,其计算量小,有利于在轨实施。最终采用一个由三正交一斜装陀螺组件和星敏感器构成的姿态确定系统对所提出的方法进行了仿真校验,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

某卫星姿态角的确定和对测量部件的故障诊断

卫星三轴姿态的确定是对卫星进行姿态控制的基础,利用陀螺和红外敏感器互补的特性,并对测量所得到的数据进行处理,便可得到卫星姿态角的估计值。陀螺和红外地球敏感器是卫星姿态控制系统中关键的测量部件,两者的测量输出通过卫星运动学方程相关,有冗余关系,可以用于故障检测。本文对所设计的观测器进行了数值仿真,证实了其有效性,并直接利用所设计的观测器进行故障检测,首先得出陀螺和红外地球敏感器在各种故障下的输出残差曲线,然后分析陀螺和红外地球敏感器的不同故障对输出残差信号的不同影响,找出各种故障与不同输出残差的对应关系,从而确定发生故障的部件。     

卫星控制系统地面实时故障诊断专家系统SCRDES

本文介绍一个可用于卫星地面检测及卫星飞行状态地面监测的实时故障诊断专家系统SCRDES。该系统以卫星姿态控制系统为对象,总结了原理性、结构性知识和专家经验型知识,采用深、浅层知识的混合模型,引入特征量及其动态属性的概念,有效地表达了闭环系统动态特征;采用数据处理与知识处理并行工作的系统结构,实现了在线实时故障诊断。SCRDES是AI和ES技术在航天领域及动态过程领域中应用的新探索。     

激光测距仪在卫星摄影测量中的应用

介绍了卫星激光测距仪的工作原理,阐明了其在卫星摄影测量中应用的必要性,以及在摄影测绘卫星中所起的作用。     

预测滤波算法在微小卫星姿态确定中的应用

讨论了利用卫星姿态动力学与矢量观测信息融合确定卫星姿态的方法。引入基于模型误差最小准则的预测滤波算法,实现对未知扰动的实时辨识与估计,克服模型误差影响。针对预测滤波算法存在模型误差加权阵依赖经验选择的不足,提出了模型误差加权阵偏小设计准则,使预测滤波算法对模型误差的估计引入高频分量,根据卫星姿态机动速度远小于高频噪声的事实,采用ＦIＲ数字滤波器滤除由高频分量引入的噪声,放宽了模型误差加权阵的设计范围。仿真表明：应用该设计准则的预测滤波算法与优化模型误差加权阵的估计效果相当,且滤波精度对模型误差加权阵参数的选择不敏感;该法也克服了优化模型误差加权阵在滤波初始时刻的振荡。     

基于高分卫星姿态监测的姿态参数算法优化

目前航天测绘相机几何参数的在轨标定通常经由地面检校场数据处理完成。然而,由于一次摄影中难以保证获取的地面检校场影像完整,使得在轨标定周期较长,进而导致实时监测与标定非常困难。“高分十四号”卫星搭载了一种新的姿态测定系统,利用高精度的相机光轴监测实现对相机几何参数的在轨实时标定。文章在此基础上对高分卫星星地相机间夹角在轨解算方案进行了优化,并基于数值仿真和在轨实测数据进行了分析,结果显示优化算法可以进一步提高影像内定向稳定度和最终的定位精度,未来有望在高精度立体测绘应用中发挥重要作用。     

利用随机森林算法的卫星控制系统故障诊

针对卫星姿态控制系统存在闭环控制,外部干扰强,进而影响故障诊断准确性和实时性的问题,提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法。首先,采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据,进行特征提取。随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集,建立基于随机森林算法的故障诊断模型。利用生成的随机森林模型,对实时输入输出数据进行分类,实现卫星姿态控制系统的故障诊断。利用卫星姿态控制系统半物理仿真平台的数据进行实验,对比实验结果表明：本文所提方法可以实现故障高精度分离,并具有更好的实时性,适用于卫星姿态控制系统的故障诊断问题。     

卫星姿态控制系统故障重构观测器设计

对于卫星姿态控制系统,提出一种基于PD型学习观测器(Learning observer, LO)的系统故障重构方法。在P型LO的学习算法基础上引入测量输出估计误差的微分项,设计了一种PD型LO,估计卫星姿态角速度和姿态角的同时,快速精确重构卫星执行机构故障。给出了所提观测器的稳定性条件,并基于线性矩阵不等式技术提出一种系统化PD型LO设计方法。进一步,将所提PD型LO设计扩展用于卫星姿态敏感器故障的快速重构。最后,将所提方法应用于微小卫星推力器故障重构和陀螺故障重构,仿真结果校验了所提方法的有效性。     

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法，该方法利用小波包分解的精确细分的特点，分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取，并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量，然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策，从而实现对系统的故障检测与诊断。     

卫星动量轮闭环系统的UIO双观测器故障诊断

本文对于卫星动量轮闭环系统提出了一种基于UIO双观测器的故障诊断方法,该方法通过分析观测器残差向量的变化来分离执行机构、传感器及系统参数故障,并且可以通过隔离观测器反映出传感器的故障模式.文中首先对闭环系统故障诊断特点、UIO故障诊断方法及卫星动量轮闭环系统进行了简要介绍;接着分析了UIO双观测器法应用的条件;然后引入卫星动量轮闭环系统的模型;最后通过仿真实验证明利用本文中所提出的方法可以成功地诊断并分离出执行机构、传感器及系统参数的故障,并在传感器故障时可以确定出故障模式.     

基于神经网络的某导弹姿态控制系统故障诊断

介绍了多层前向神经网络及其算法 ,讨论了神经网络在故障诊断方面的应用 ,并对某导弹姿态控制系统的典型故障进行了神经网络建模 ,经测试取得了良好的效果。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

基于数值微分方法的卫星陀螺故障诊断(英文)

提出一种基于数值微分的卫星陀螺故障诊断方法。通过引入代数可观测的概念,将故障诊断问题转化为求解数值微分问题。并根据卫星姿态运动学方程证明了陀螺故障的代数可观性。然后通过高增益观测器的方法来近似姿态敏感器测量输出的数值导数,并利用李雅普诺夫理论分析和设计高增益观测器。基于陀螺故障的代数可观性和星敏感器测量输出的数值微分,可以直接得到陀螺组件的故障估计值。最后,通过突变、缓变和并发故障等仿真算例验证了算法的有效性,仿真结果表明所提出的方法不仅可以检测故障的发生,而且能够估计故障幅值。